risk-metrics-calculation
포트폴리오 리스크 지표 계산
포트폴리오 관리를 위해 정확한 리스크 측정이 필요합니다. 이 스킬은 VaR, 샤프 비율, 드로우다운 및 기타 주요 지표에 대한 공식과 예제를 제공합니다.
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Utilisation de "risk-metrics-calculation". 내 전략 수익에 대한 리스크 지표 계산
Résultat attendu:
- 연간 변동성: 15.2%
- 샤프 비율: 0.85
- 최대 드로우다운: -12.4%
- 95% VaR: -2.1% 일일
- 현재 드로우다운: -3.8%
Utilisation de "risk-metrics-calculation". 포트폴리오 리스크 분해 보여주기
Résultat attendu:
- 전체 포트폴리오 변동성: 12.3%
- 자산 A 기여도: 4.2%
- 자산 B 기여도: 5.1%
- 자산 C 기여도: 3.0%
- 다각화 비율: 1.32
Audit de sécurité
SûrDocumentation-only skill containing Python code examples for financial risk metrics. No executable code, file access, or network calls. Pure educational content matching stated purpose. Pre-computed static findings (100/100 risk) are false positives from scanner misidentifying Python f-strings as shell commands and financial abbreviations as cryptographic algorithms.
Facteurs de risque
🌐 Accès réseau (4)
Score de qualité
Ce que vous pouvez construire
리스크 모델 구현
Python에서 VaR, CVaR, 드로우다운 계산을 위한 레퍼런스 구현.
리스크 리포트 템플릿
주간 리스크 리포트 및 한도 모니터링을 위한 표준화된 공식.
리스크 계산 라이브러리
리스크 관리 시스템 및 대시보드 구축을 위한 코드 스니펫.
Essayez ces prompts
제공된 공식을 사용하여 이 수익 계열에 대한 변동성, 샤프 비율, 최대 드로우다운을 계산하세요.
이 일일 수익에 대해 95% 히스토리컬 VaR과 CVaR을 계산하고 숫자의 의미를 설명하세요.
포트폴리오 리스크 클래스를 사용하여 전체 포트폴리오 변동성과 구성 요소 리스크 기여도를 계산하세요.
리스크 변화를 모니터링하기 위해 63일 롤링 변동성과 샤프 비율을 구현하세요.
Bonnes pratiques
- 포괄적인 분석을 위해 여러 리스크 지표 사용
- VaR과 CVaR 모두로 테일 리스크 고려
- 전략에 적합한 시간 범위 적용
Éviter
- 변동성만을 리스크 측정 기준으로 사용
- 분석에서 드로우다운 기간 무시
- 부적절한 신뢰 수준 사용